浅海宽带声源深度判决方法

被动声呐系统具备区分水面和水下目标的能力是十分重要的。针对此问题,文章提出了一种在浅海环境下利用单水听器区分水面和水下目标进行分类的方法。声源深度判决问题可以看作二元分类问题,在理想浅海波导的相干多途信道模型下,推导了海底和海面反射声与直达声时延差比值的关系式,并基于该比值构建了与声源距离无关的深度判决统计量,利用该统计量与预设门限进行对比,可以对水面和水下声源进行区分。在宽带噪声源的假设下,接收信号的功率谱中含有与多途时延量有关的周期分量,对功率谱进行稀疏性约束,可利用正交匹配追踪算法对海底和海面反射声时延进行估计。计算机仿真给出了时延估计性能,分析了时延估计误差对算法的影响性能,同时利用蒙特卡罗试验方法验证了所提声源深度判决方法的有效性。

无人平台自主探测声呐的发展现状和展望

无人平台已成为各国海军竞相发展的领域,而自主探测声呐作为无人平台的“耳目”,是其完成水下作战任务的前提。本文概述了国内外无人平台自主探测声呐的发展现状,对国外主要的无人水面平台、水下平台的自主探测声呐系统进行了介绍,并以“基于矢量水听器阵的无人平台远程主被动自主探测系统”为例,给出了具体应用,介绍了静态目标、运动目标以及主动工作模式下的外场试验结果。最后从智能化、模块化、协同化、编队化4个方面展望了无人平台自主探测声呐的未来发展趋势。

运动平台混响背景下基于低秩稀疏分解的目标回波增强

在水下航行器等运动平台上,主动声呐的近距离滤波结果受混响干扰影响严重,大量的混响回波亮点会掩蔽目标回波的可见性,导致后续检测判决的虚警率增大。以阵列处理的方位历程图作为基本输入,该文利用某些场景下混响干扰相邻周期间潜在的相干结构,假设混响满足低秩性;由于平台间的相对运动,假设感兴趣的目标回波在逐周期间是不相关且稀疏的。之后,将方位历程图表示为低秩的混响、稀疏的运动目标回波和噪声成分,在此基础上提出以加速近端梯度法(APG)和快速数据投影法(FDPM)分别实现离线和在线的低秩稀疏分解,从而实现混响抑制和目标回波增强。试验结果验证了假设模型的有效性,并且两种分解算法均能有效地增强目标回波。

基于CAN总线和TLC5510的多点电压采集系统

为适应工业现代化对信息采集的要求,文中基于TLC5510高速A/D转换芯片和CAN总线通信技术设计了一款多点电压采集系统。本系统使用TLC55510高速A/D转换模块进行电压采集,通过CAN总线实现多机之间的互联通信。

多通道海量数据记录系统设计

在水声信号处理中,由于水声设备多工作于水下,且系统规模不宜过大等原因,水声信号的实时大规模数据存储技术一直是水下声数据记录的难点。文章基于OMAP-L137实现了多通道海量数据记录系统,利用OMAP-L137集成C674x浮点DSP与ARM9紧凑的双核特性,DSP端负责多通道数据采集控制,ARM端运行操作系统来调用USB接口对移动硬盘进行文件读写,进而完成数据的存储。最后,对设计实现的数据记录系统进行了仿真和测试,验证了设计的合理性与可行性。

检测前跟踪中的目标交叉航迹标签分层管理

针对检测前跟踪算法无法提供目标航迹标签以及传统算法在轨迹交叉情况下批次编号管理混乱的问题,提出了一种标记关联的航迹管理方法。该方法为各个目标的方位航迹标记不重复的标签,并针对标签多伯努利算法非共轭先验的问题,采用将标签多伯努利分布逼近δ-广义标签多伯努利分布的方法进行解决。另外还提出一种辅助门限进行分层逐级更新的方法,实现了对不同的航迹赋予不同的标签,解决了方位交叉情况下轨迹中断、目标跟丢和错跟的问题。仿真及海试试验表明,该方法的平均误差稳定且接近为0,定位精度高且轨迹连续清晰,不仅能在目标轨迹交叉时进行准确跟踪,还能实现对多目标数的精准估计,为基于声呐阵的水下目标态势感知方法提供了新的技术支持。

高速垂向运动声源声场干涉特性及其可观测性

以高速垂向运动声源宽带连续谱噪声为研究对象,基于射线理论分析了声场干涉现象的产生机理,推导了干涉条纹的轨迹方程,讨论了影响干涉结构特性的因素,揭示了声场干涉结构的特性和规律。理论和仿真结果表明:干涉周期与多途信号时延差成反比关系;减小接收深度或增大接收距离可以提高干涉条纹的可观测性;较大的海面起伏易使干涉条纹形成断点,可观测性降低。湖试数据分析结果表明,干涉条纹主要由直达声-海面反射声干涉条纹构成,干涉条纹宽度和干涉周期随水平距离的增大而增大。该结果可为高速垂向运动声源运动状态分析、环境参数反演等提供参考。

双基地有源探测柔性水平阵阵形实时校准方法

双基地有源模式下接收基地搭载的柔性水平阵在运动过程中,阵形会发生实时的畸变。针对阵形误差的存在会严重影响水听器阵列探测性能的问题,本文提出一种基于发射信号为线性调频(LFM)信号,利用直达波实现阵形参数估计的方法。该方法首先利用分数阶傅里叶变换(FRFT)对LFM信号在特定阶数的分数阶傅里叶变换域上的能量聚集性,实现直达波与目标回波的分离,避免了目标回波对于阵形参数估计的影响。而后利用各阵元直达波FRFT后对应峰值点之间的相位差实现了阵形参数估计,并提出了一种基于拖曳船辐射噪声的阵形解模糊方法。计算机仿真表明该方法对于噪声及干扰影响、入射角度误差以及多普勒频移均有一定的宽容性,湖上实验验证了阵形估计方法的有效性,是一种可实时校准、高精度、稳健的柔性水平阵阵形估计算法。

稀疏贝叶斯学习远近场混合源定位方法

针对远、近场混合源定位,提出一种基于稀疏重构理论框架的远、近场混合源分离和定位算法。该算法充分考虑平面波导向矢量和球面波导向矢量的相关特性,利用远、近场声源在阵列上的响应机理的差异,针对远、近场区域分别构造过完备字典,采用多测量矢量模型下的稀疏贝叶斯学习算法重构远近场混合源的空间谱,同时完成远近场混合源的分离和定位。本文算法可以在半波长间距布放的线列阵下对混合源进行定位,适用于高斯和非高斯信号,且无需信源数和噪声功率等先验信息,并具有较高的分辨力和定位精度·计算机仿真结果验证了算法的有效性。

基于稀疏信号重构的阵元位置误差校正方法

阵元位置误差的存在会严重影响水听器阵列的测向性能,为此在使用阵列之前需对该误差进行校正。针对这一需求,提出了一种对任意阵型适用的高精度阵元位置有源校正方法。结合远场阵列模型以及位置误差"有界"的特点,基于压缩感知理论,将阵元位置估计转化为对稀疏信号的重构过程,建立了阵元位置误差模型,构造了该模型下凸优化函数,并采用l_1-SVD(Singular Value Decomposition,SVD)方法进行求解,同时给出了物理解释和算法实施步骤。计算机仿真表明基于稀疏信号重构的校正方法性能明显高于子空间拟合算法,且性能接近相应克拉美罗下界,对于校正源方位误差有较强的容错能力,不受制于微小误差的假设以及初值的选取。该方法是一种可对阵列中的部分或全部阵元进行校正的高精度、稳健的有源校正算法。

观测平台转向时稀疏贝叶斯学习方位估计

针对观测平台转向时固定安装于其上的声呐线列阵指向快速变化导致的空间谱谱峰变宽问题,提出一种稀疏贝叶斯学习方位估计方法。该方法利用大地坐标系下不同接收快拍中的空域稀疏信号具有相同先验分布的特性,将转向过程中多个阵列指向分别对应的接收快拍信息联合处理,以求得目标方位。仿真分析与海试数据处理显示出,所提方法可以获得谱峰较尖锐的空间谱,具有较高的测向精度和角度分辨力,此外,对由左右舷模糊引起的伪峰有较强的抑制效果。所得结果表明,所提方法可以有效解决谱峰变宽问题,提升了平台转向时的方位估计性能,同时有效地利用阵列指向的变化提高了线阵抗左右舷模糊能力。